El primer paso para implementar aplicaciones basadas en visión artificial es desarrollar una estrategia de recopilación de datos. Es necesario recopilar datos que sean precisos, dinámicos y en cantidades considerables antes de otros pasos, como el etiquetado y anotación de imagen, se puede emprender. Aunque la recopilación de datos juega un papel fundamental en el resultado de las aplicaciones de visión artificial, a menudo se pasa por alto.
La recopilación de datos de visión artificial debe ser tal que sea capaz de operar con precisión en un mundo complejo y dinámico. Los datos que imitan con precisión el mundo natural cambiante deben usarse para entrenar los sistemas de ML.
Antes de conocer las cualidades imprescindibles de un conjunto de datos y explorar los métodos probados de creación de conjuntos de datos, abordemos el por qué y el cuándo de dos elementos predominantes de la recopilación de datos.
Comencemos con el "por qué".
¿Por qué es importante la recopilación de datos de buena calidad para desarrollar aplicaciones CV?
Según un reciente informe publicado, recolectando datos se ha convertido en un obstáculo importante para las empresas de visión artificial. La falta de datos suficientes (44 %) y la escasa cobertura de datos (47 %) fueron algunas de las principales razones de las complicaciones relacionadas con los datos. Es más, 57% de los encuestados consideró que algunos de los retrasos en la capacitación de ML podrían haberse aliviado si el conjunto de datos contuviera más casos extremos.
La recopilación de datos es un paso crítico en el desarrollo de herramientas basadas en ML y CV. Es una colección de eventos pasados que se analizan para identificar patrones recurrentes. Usando estos patrones, los sistemas ML se pueden entrenar para desarrollar modelos predictivos de alta precisión.
Los modelos de CV predictivos son tan buenos como los datos con los que los entrenas. Para una aplicación o herramienta de CV de alto rendimiento, debe entrenar el algoritmo para que sea libre de errores, diversa, relevante y imágenes de alta calidad.
¿Por qué la recopilación de datos es una tarea crítica y desafiante?
La recopilación de grandes cantidades de datos valiosos y de calidad para el desarrollo de aplicaciones de visión por computadora puede representar un desafío tanto para las empresas grandes como para las pequeñas.
Entonces, ¿qué hacen las empresas en general? ellos entran por abastecimiento de datos de visión informática.
Si bien los conjuntos de datos de código abierto pueden satisfacer sus necesidades inmediatas, también pueden estar plagados de inexactitudes, problemas legales y sesgos. No hay garantía de que el conjunto de datos sea útil o adecuado para proyectos de visión artificial. Algunas desventajas de usar conjuntos de datos de código abierto son las siguientes:
- La calidad de imagen y video en el conjunto de datos hace que los datos sean inutilizables.
- El conjunto de datos podría carecer de diversidad.
- El conjunto de datos podría completarse pero carecer de etiquetas y anotaciones precisas, lo que da como resultado modelos de bajo rendimiento.
- Podría haber compulsiones legales que el conjunto de datos podría estar ignorando.
Aquí respondemos a la segunda parte de nuestra pregunta: el 'cuándo
¿Cuándo se convierte la creación de datos a medida en la estrategia adecuada?
Cuando los métodos de recopilación de datos que emplea no producen los resultados deseados, debe recurrir a a recopilación de datos personalizados técnica. Los conjuntos de datos personalizados o personalizados están hechos del caso de uso exacto en el que prospera su modelo de visión por computadora, ya que están personalizados precisamente para el entrenamiento de IA.
Con la creación de datos a medida, es posible eliminar el sesgo y agregar dinamismo, calidad y densidad a los conjuntos de datos. Además, también puede tener en cuenta los casos extremos, lo que le permitirá crear un modelo que satisfaga con éxito las complejidades y la imprevisibilidad del mundo real.
Fundamentos de la recopilación de datos personalizados
Ahora, sabemos que la solución a sus necesidades de recopilación de datos podría ser la creación de conjuntos de datos personalizados. Sin embargo, recopilar cantidades masivas de imágenes y videos internamente podría ser un gran desafío para la mayoría de las empresas. La siguiente solución sería externalizar la creación de datos a proveedores de recopilación de datos premium.
- Especialidad: Un experto en recopilación de datos tiene las herramientas, técnicas y equipos especializados para crear imágenes y videos alineados con los requisitos del proyecto.
- Experiencia: Expertos en servicios de creación y anotación de datos debe ser capaz de recopilar datos alineados con las necesidades del proyecto.
- Simulaciones: Dado que la recopilación de datos depende de la frecuencia de los eventos que se van a capturar, apuntar a eventos que ocurren con poca frecuencia o en escenarios extremos se convierte en un desafío.
Para mitigar esto, las empresas experimentadas simulan o crean artificialmente escenarios de entrenamiento. Estas imágenes simuladas de forma realista ayudan a aumentar el conjunto de datos mediante la construcción de entornos que son difíciles de encontrar. - Compliance: Cuando la recopilación de conjuntos de datos se subcontrata a proveedores confiables, es más fácil garantizar el cumplimiento del cumplimiento legal y las mejores prácticas.
Evaluación de la calidad de los conjuntos de datos de entrenamiento
Si bien hemos establecido los elementos esenciales de un conjunto de datos ideal, hablemos ahora sobre la evaluación de las cualidades de los conjuntos de datos.
Suficiencia de datos: Cuanto mayor sea el número de instancias etiquetadas que tenga su conjunto de datos, mejor será el modelo.
No hay una respuesta definitiva a la cantidad de datos que podría necesitar para su proyecto. Sin embargo, la cantidad de datos depende del tipo y las características presentes en su modelo. Inicie el proceso de recopilación de datos lentamente y aumente la cantidad según la complejidad del modelo.
Variabilidad de los datos: Además de la cantidad, también es importante tener en cuenta la variabilidad de los datos al determinar la calidad del conjunto de datos. Tener varias variables anulará el desequilibrio de datos y ayudará a agregar valor al algoritmo.
Diversidad de datos: Un modelo de aprendizaje profundo se nutre de la diversidad y el dinamismo de los datos. Para garantizar que el modelo no esté sesgado ni sea inconsistente, evite los escenarios con una representación excesiva o insuficiente.
Por ejemplo, supongamos que se está entrenando un modelo para identificar imágenes de automóviles, y el modelo se ha entrenado solo con imágenes de automóviles capturadas durante el día. En ese caso, arrojará predicciones inexactas cuando se exponga durante la noche.
Confiabilidad de los datos: La confiabilidad y la precisión dependen de varios factores, como los errores humanos debido a la manipulación manual. etiquetado de datos, duplicación de datos y atributos de etiquetado de datos inexactos.
Casos de uso de visión artificial
Los conceptos básicos de la visión artificial se integran con el aprendizaje automático para ofrecer aplicaciones cotidianas y productos avanzados. Algunos de los más comunes aplicaciones de visión artificial en
Reconocimiento facial: Las aplicaciones de reconocimiento facial son un ejemplo muy común de visión artificial. Uso de aplicaciones de redes sociales reconocimiento facial para identificar y etiquetar a los usuarios en las fotos. El algoritmo CV hace coincidir el rostro en las imágenes con su base de datos de perfiles faciales.
Imagenes medicas: Imagenes medicas datos para visión artificial desempeña un papel importante en la prestación de atención médica al automatizar tareas críticas como la detección de tumores o lesiones cutáneas cancerosas.
Industria minorista y de comercio electrónico: La industria del comercio electrónico también está encontrando útil la tecnología de visión artificial. Utilizan un algoritmo que identifica las prendas de vestir y las clasifica fácilmente. Esto ayuda a mejorar la búsqueda y las recomendaciones para una mejor experiencia de usuario.
Coches Autónomos: La visión artificial está allanando el camino para la avanzada vehículos autónomos mejorando sus capacidades para comprender su entorno. El software CV se alimenta con miles de capturas de video desde diferentes ángulos. Se procesan y analizan para comprender las señales de tráfico y detectar otros vehículos, peatones, objetos y otros escenarios extremos.
Entonces, ¿cuál es el primer paso para desarrollar un sistema de alta gama, eficiente y confiable? solución de visión por computadora entrenada en modelos ML?
Buscar expertos en recopilación y anotación de datos que puedan proporcionar la más alta calidad. Datos de entrenamiento de IA para visión artificial con anotadores expertos humanos en el bucle para garantizar la precisión.
Con un conjunto de datos grande, diverso y de alta calidad, puede concentrarse en entrenar, ajustar, diseñar e implementar la próxima gran solución de visión artificial. E idealmente, su socio de servicios de datos debería ser Shaip, el líder de la industria en la prestación de servicios de visión por computadora probados de extremo a extremo para desarrollar aplicaciones de IA del mundo real.
[También lea: Guía de inicio de datos de entrenamiento de IA: definición, ejemplo, conjuntos de datos]
